shape函數(shù)是numpy.core.fromnumeric中的函數(shù),它的功能是讀取矩陣的長(zhǎng)度,比如shape[0]就是讀取矩陣第一維度的長(zhǎng)度,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)之shape()函數(shù)使用的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

python中shape()函數(shù)

shape函數(shù)是numpy.core.fromnumeric中的函數(shù)，它的功能是讀取矩陣的長(zhǎng)度。

1、shape()輸入?yún)?shù)

（1）參數(shù)是個(gè)數(shù)時(shí)，返回空

（2）參數(shù)是一維矩陣

（3）參數(shù)是二維矩陣

2、判斷數(shù)組的維度

有幾個(gè)中括號(hào)就為幾維數(shù)組

shape（）中有3個(gè)數(shù)。
a = np.array([1,2])     #a.shape值(2,)，意思是一維數(shù)組，數(shù)組中有2個(gè)元素。
b = np.array([[1],[2]]) #b.shape值是(2,1)，意思是一個(gè)二維數(shù)組，每行有1個(gè)元素。
c = np.array([[1,2]])   #c.shape值是（1，2），意思是一個(gè)二維數(shù)組，每行有2個(gè)元素。

使用shape[0]讀取矩陣第一維度的長(zhǎng)度，即行數(shù)；使用shape[1]讀取矩陣第二維度的長(zhǎng)度，即列數(shù)。

import numpy as np
x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])
#輸出數(shù)組的行和列數(shù)
print x.shape  #結(jié)果： (4, 3)
#只輸出行數(shù)
print x.shape[0] #結(jié)果： 4
#只輸出列數(shù)
print x.shape[1] #結(jié)果： 3

3、shape（）中“？”的含義

而在debug相關(guān)程序時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)shape(?,2,3)這便代表數(shù)組每一個(gè)都是2行3列的，前面這個(gè)“？”便代表批處理個(gè)數(shù)，若為1則有1個(gè)，為2則有兩個(gè)，但是在debug的時(shí)候不知道有幾個(gè)，所以以“？”的形式顯示。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)之shape()函數(shù)使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python shape()函數(shù)使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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